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基于改进AlexNet的水中兵器电磁引信有源干扰识别方法
1
作者
姜喆
唐啸璇
+1 位作者
李沛轩
王海燕
《西北工业大学学报》
北大核心
2025年第1期66-75,共10页
为了提升海洋电磁环境下水中兵器电磁引信有源干扰信号的识别能力,提出了一种基于改进AlexNet的水中兵器电磁引信有源干扰识别方法。建立了干扰信号模型与海洋电磁波信道模型,提取经海洋电磁波信道传播后的干扰信号时频图作为数据集,通...
为了提升海洋电磁环境下水中兵器电磁引信有源干扰信号的识别能力,提出了一种基于改进AlexNet的水中兵器电磁引信有源干扰识别方法。建立了干扰信号模型与海洋电磁波信道模型,提取经海洋电磁波信道传播后的干扰信号时频图作为数据集,通过优化网络结构、增加数据标签、数据增强等方法改进训练出的网络模型,给出了不同干噪比(jamming-to-noise ratio,JNR)条件下的模型识别率及复杂度。仿真结果表明,文中所提方法能在低JNR条件下达到较高的干扰识别率,能够准确识别水中兵器电磁引信有源干扰,同时具有较低的模型复杂度。
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关键词
水中兵器电磁引信
海洋
电磁
环境
改进的AlexNet
干扰识别
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职称材料
题名
基于改进AlexNet的水中兵器电磁引信有源干扰识别方法
1
作者
姜喆
唐啸璇
李沛轩
王海燕
机构
西北工业大学航海学院
中国船舶重工集团公司第
出处
《西北工业大学学报》
北大核心
2025年第1期66-75,共10页
基金
国家自然科学基金(62171383)资助。
文摘
为了提升海洋电磁环境下水中兵器电磁引信有源干扰信号的识别能力,提出了一种基于改进AlexNet的水中兵器电磁引信有源干扰识别方法。建立了干扰信号模型与海洋电磁波信道模型,提取经海洋电磁波信道传播后的干扰信号时频图作为数据集,通过优化网络结构、增加数据标签、数据增强等方法改进训练出的网络模型,给出了不同干噪比(jamming-to-noise ratio,JNR)条件下的模型识别率及复杂度。仿真结果表明,文中所提方法能在低JNR条件下达到较高的干扰识别率,能够准确识别水中兵器电磁引信有源干扰,同时具有较低的模型复杂度。
关键词
水中兵器电磁引信
海洋
电磁
环境
改进的AlexNet
干扰识别
Keywords
torpedo electromagnetic fuze
maritime electromagnetic environment
improved AlexNet
interfer-ence recognition
分类号
TN973.3 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进AlexNet的水中兵器电磁引信有源干扰识别方法
姜喆
唐啸璇
李沛轩
王海燕
《西北工业大学学报》
北大核心
2025
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